論文の概要: HVC-Net: Unifying Homography, Visibility, and Confidence Learning for Planar Object Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.08924v1
• Date: Mon, 19 Sep 2022 11:11:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-20 18:27:30.484226
• Title: HVC-Net: Unifying Homography, Visibility, and Confidence Learning for Planar Object Tracking
• Title（参考訳）: HVC-Net:平面物体追跡のためのホログラフィ、可視性、信頼度学習の統合
• Authors: Haoxian Zhang, Yonggen Ling
• Abstract要約: 我々は、ホモグラフィ、可視性、信頼性を共同で検討する統合畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを提案する。 提案手法は,パブリックPOTおよびTMTデータセットの最先端手法よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.236567998857959
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robust and accurate planar tracking over a whole video sequence is vitally important for many vision applications. The key to planar object tracking is to find object correspondences, modeled by homography, between the reference image and the tracked image. Existing methods tend to obtain wrong correspondences with changing appearance variations, camera-object relative motions and occlusions. To alleviate this problem, we present a unified convolutional neural network (CNN) model that jointly considers homography, visibility, and confidence. First, we introduce correlation blocks that explicitly account for the local appearance changes and camera-object relative motions as the base of our model. Second, we jointly learn the homography and visibility that links camera-object relative motions with occlusions. Third, we propose a confidence module that actively monitors the estimation quality from the pixel correlation distributions obtained in correlation blocks. All these modules are plugged into a Lucas-Kanade (LK) tracking pipeline to obtain both accurate and robust planar object tracking. Our approach outperforms the state-of-the-art methods on public POT and TMT datasets. Its superior performance is also verified on a real-world application, synthesizing high-quality in-video advertisements.
• Abstract（参考訳）: ビデオシーケンス全体のロバストで正確な平面追跡は、多くの視覚アプリケーションにとって極めて重要である。 平面オブジェクト追跡の鍵は、参照画像と追跡画像の間のホモグラフィによってモデル化されたオブジェクト対応を見つけることである。 既存の手法では、外観の変化、カメラ・オブジェクト間の相対的な動き、オクルージョンと間違った対応を得る傾向がある。 この問題を緩和するために,ホモグラフィ,可視性,信頼性を共同で考慮した統合畳み込みニューラルネットワーク(cnn)モデルを提案する。 まず,局所的外観変化とカメラ対象相対運動をモデルの基礎として明示的に考慮した相関ブロックを導入する。 第2に,カメラと物体の相対運動と咬合を関連付けるホモグラフィと可視性について共同で学習する。 第3に、相関ブロックで得られた画素相関分布から推定品質を積極的に監視する信頼モジュールを提案する。 これらのモジュールはすべてLucas-Kanade (LK)追跡パイプラインにプラグインされ、正確かつ堅牢な平面オブジェクト追跡の両方を得る。 提案手法は,パブリックPOTおよびTMTデータセットの最先端手法よりも優れている。 その優れたパフォーマンスは、高品質なインビデオ広告を合成する現実世界のアプリケーションでも検証されている。

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